基于bp神经网络的轴承故障诊断，希望对大家有所帮助

内容简介：脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。
《脑电信号分析方法及其应用》共7章。
第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。
第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；
第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；
第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。
全书的最后两章是实例部分。
第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。
第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

摘要：应用信号处理方法对振动信号进行特征提取的技术是机械设备故障诊断领域的重要研究方向。
常用的机械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。
针对常用的振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。
根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
关键词：振动与波；
故障诊断；
振动信号；
特征提取；
信号处理

印度籼稻（在tegrated狄不可知Çomposition甲nalysis）是一种工具，它允许要被组合的大量不同的诊断计算托卡马克内的等离子体的自洽的组合物。
最初，它仅包含一个函数库，但随着时间的推移，它还将包含一个图形用户界面（GUI）。
当前该库正在积极开发中。
总体设计工作已经完成，功能正在实现中。
除了（快速更改）代码之外，该存储库还包含该项目的文档，。
执照InDiCA是根据或您选择的任何更高版本分发的。

数据集本身保存在matlab环境下所以以.mat命名自己是在python环境下用的在SVM和BPNN下都取得良好结果，原始数据集本身比较整齐，服从正态分布。

采用VB+数据库编写的常见疾病诊断专家系统，带算法。
有完整源代码和文档。

转动轴承的缺陷检测、分类源代码，且怪异有word版大报告。
图文并茂详尽做的内容是：针对于转动轴承这种非平稳振动信号付与的小波包剖析的方式来检测缺陷的存在，使用神经收集来实现缺陷的分类，还松散D-S实际领悟了多个传感器的诊断下场，普及了缺陷诊断的准确性并经由试验仿真证实。

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

挪动医疗终端体系源码是一个基于Android的挪动医疗终端体系，由Android手机端使用软件以及硬件丈量配置配备枚举组成，首要面向居家养老的暮年群体心脑血管疾病、糖尿病监测以及康健照料护士方面。
使用本体系能够走南闯北，居家便捷快捷检测血压、血糖目的，自助举行心脏听诊。
一方面这些丈量所患上的康健数据能够被推送到指定的短途医疗机构或者社区卫失效率站，医生专家们依此对于暮年人建树悠长的电子医疗档案，以便短途阐发监控或者就医治疗；
另一方面，终端也可依据丈量数据智能阐发帮手诊断，如血压颇为，心脏听诊音颇为等，并将这些数据绘制成趋向图表统计近期康健情景；
特另外终端还到场亲情体贴成果，将丈量的康健数据以短信的方式按时发送到指定的家族手机上，便于监护人实时监测存眷白叟们的康健情景。
思考到暮年群体们的使用习气，体系在界面上举行了尤为方案，如字体较大，操作约莫，提供大宗的使用帮手。
体系首要成果搜罗血压检测、血糖检测、心脏听诊录音、相关康健信息凑集等模块，首要使用的本领有AndroidUI方案、SQLite轻量级数据库存储康健信息、Android蓝牙通讯协议及数据传输、图形绘制、摄像头收集图像加工以及存储、声音媒体信息处置、软件工程管理等本领。
本名目编码GBK默许编译版本4.1.2，带有论文，（不外文中所述的硬件部份不太明晰使用的甚么配置配备枚举）。

经由读取OBDII接口的信息能够做一个HUD展现器，OBDII基于15765的一个协议尺度

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。